Datei-Token-Rechner
Schätzen Sie Tokenzahlen für PDFs, Markdown, JSON, HTML, Quellcode, CSV und mehr – lokal im Browser. Laden Sie beliebig viele Dateien hoch, um Schätzungen pro Datei und Gesamtsummen zu sehen, Eingabekosten über GPT-4o, Claude, Gemini, DeepSeek und Llama zu vergleichen und die Kontextfenster-Nutzung zu prüfen. 100 % privat – keine Datei verlässt Ihr Gerät.
Upload files locally to estimate token counts for PDFs, Markdown, JSON, HTML, source code, CSV, and more. Compare token usage across AI models and calculate input costs - runs 100% in your browser, no data leaves your device.
Drop files here or click to browse
PDF, Markdown, JSON, HTML, source code, CSV, YAML, and more
Multiple files supported · Processed locally · No uploads
Supported formats: PDF, Markdown (.md), JSON, HTML/XML, CSV, source code (.py, .js, .ts, .go, .rs, .java…), YAML, and plain text
All processing happens locally - your files never leave your device
Warum Tokens vor dem Versand messen
Jede an ein Modell gesendete Datei kostet Tokens und Geld. Vorher zu messen vermeidet Kontextfehler, unerwartete Kosten und unnötige Wiederholungen.
Laden Sie Ihre Dateien hoch, wählen Sie das Modell und prüfen Sie Tokens pro Datei, Gesamtsumme und Kontextfenster-Nutzung.
- Englische Prosa: ~3,8-4,0 Zeichen pro Token.
- Code: ~3,2-3,4 Zeichen pro Token wegen Symbolen und Einrückung.
- HTML/XML: ~3,0-3,2 Zeichen pro Token aufgrund der Tag-Dichte.
Grenzen der PDF-Extraktion
Nicht jedes PDF enthält zugänglichen Text. Gescannte Dateien sind Bilder, verschlüsselte oder stark komprimierte können ihre Textströme verbergen.
- Eine unerwartet niedrige Zahl deutet oft auf ein gescanntes PDF hin.
- PDFs mit eingebetteten Fonts können unvollständigen Text liefern.
- Für exakte Werte Text mit einer spezialisierten Bibliothek extrahieren und den Klartext-Zähler nutzen.
Chunking planen, wenn die Datei nicht passt
Übersteigt der Inhalt das Modellfenster, muss er vor dem Versand geteilt werden. Der Rechner zeigt, wie groß der Überhang ist.
- Prüfen Sie die Kontextnutzung der Datei oder des gesamten Stapels.
- Bei über 100 % berechnen Sie die nötige Chunk-Anzahl für Ihre Größe.
- Wählen Sie ein Modell mit größerem Fenster, wenn Sie Chunking vermeiden wollen.
- Vergleichen Sie die Eingabekosten der Optionen vor der Entscheidung.
Häufig gestellte Fragen
Es ist ein browserbasiertes Tool, das hochgeladene Dateien lokal liest, ihren lesbaren Text extrahiert und schätzt, wie viele Tokens dieser Inhalt bei einer LLM-API wie GPT-4o, Claude oder Gemini verbrauchen würde. Unterstützt werden PDF, Markdown, JSON, HTML, Quellcode und CSV – vollständig im Browser, ohne Upload auf einen Server.
Unterstützt werden PDF, Markdown (.md, .mdx), JSON und JSONL, HTML, XML/SVG, CSV und TSV, Quellcode-Dateien (.py, .js, .ts, .tsx, .go, .rs, .java, .c, .cpp, .cs, .rb, .php, .swift, .kt, .sh), YAML, TOML, INI, .env, SQL, CSS/SCSS sowie reiner Text. DOCX-Dateien werden per XML-Textextraktion ebenfalls unterstützt.
Die Schätzungen basieren auf durchschnittlichen Zeichen-pro-Token-Verhältnissen je Dateityp: etwa 3,8-4,0 Zeichen/Token für englische Prosa, ~3,2-3,4 für Code und ~3,0-3,2 für HTML/XML. Das sind branchenübliche Näherungen. Für kritische Abrechnung prüfen Sie mit dem offiziellen Tokenizer Ihres Anbieters.
Nein. Die gesamte Verarbeitung erfolgt im Browser über die File-API. Ihre Dateien werden von der Festplatte in den lokalen Browserspeicher gelesen, mit JavaScript verarbeitet und danach freigegeben. Keine Dateidaten, extrahierten Texte oder Token-Ergebnisse werden an einen Server oder Dritte übertragen.
Die Extraktion analysiert unkomprimierte Textströme (BT/ET-Blöcke) im PDF-Binärformat. Komprimierte, verschlüsselte, als Bild gescannte PDFs und Dateien mit eingebetteten Fonts haben teils nicht vollständig zugängliche Textströme, was die Zeichenzahl senkt. Für sehr genaue Werte extrahieren Sie den Text zuerst serverseitig und nutzen den Klartext-Zähler.
Ja. Sie können mehrere Dateien gleichzeitig in die Ablage ziehen oder über den Dateiauswahldialog mehrere markieren. Jede Datei wird einzeln verarbeitet, Einzel- und Gesamtsummen werden angezeigt. Einzelne Dateien lassen sich entfernen, ohne alle Ergebnisse zu löschen.
Übersteigt die geschätzte Tokenzahl das Kontextlimit des gewählten Modells, wird der Nutzungsbalken rot und zeigt „>100 %“. Sie können auf ein Modell mit größerem Fenster wechseln (z. B. Gemini 2.5 Pro mit 2 Mio. Tokens oder Claude Sonnet 4 mit 1 Mio.) oder eine Chunking-Strategie planen.
Ja, der Rechner ist völlig kostenlos, ohne Konto, ohne Anmeldung und ohne Nutzungslimits. Er läuft 100 % im Browser mit clientseitigem JavaScript. Keine Gebühren pro Datei, keine Abostufen, keine Rate Limits.